L'essentiel
Code(s) NSF
114b : Modèles mathématiques ; Informatique mathématique
326m : Informatique, traitement de l'information
Formacode(s)
31026 : Data science
31028 : Intelligence artificielle
11036 : Statistique
Date d’échéance
de l’enregistrement
24-11-2026
| Nom légal | Siret | Nom commercial | Site internet |
|---|---|---|---|
| GROUPE DES ECOLES NATIONALES D ECONOMIE ET STATISTIQUE | 13001422800089 | ENSAE-ENSAI Formation Continue (Cepe) | https://www.lecepe.fr |
Objectifs et contexte de la certification :
Le dispositif permet de fournir l’expertise nécessaire pour la gestion et l’analyse pointues des données massives. Le data scientist certifié pourra alors déterminer les indicateurs permettant de mettre en place une stratégie répondant à une problématique de l’entreprise.
Compétences attestées :
Analyser une problématique data science et en extraire les enjeux métier, informatique et mathématique afin de formaliser une étude
Extraire des données depuis des bases de type SQL et NoSQL en utilisant des API (web scraping) et des techniques distribuées (Hadoop) afin de pouvoir mener une analyse
Mener une analyse exploratoire d’un jeu de données afin de synthétiser l’information sous-jacente en choisissant la méthode adaptée au problème (analyse factorielle ou classification non supervisée)
Mettre en œuvre un modèle de Machine Learning pour obtenir des prévisions d’une variable d’intérêt à partir de facteurs explicatifs connus en utilisant un algorithme approprié au contexte (random forest, gradient boosting, SVM, réseaux de neurones…)
Explorer et analyser des données non structurées (textes ou graphes) pour mettre en lumière des arrangements (sacs de mots ou communautés) à l’aide d’algorithmes de text mining ou de graph mining
Produire des synthèses visuelles afin de rendre accessibles aux décideurs des informations complexes issues de jeux de données en utilisant des outils de visualisation (dataviz)
Modalités d'évaluation :
Mises en situation professionnelle, réalisation d’un projet professionnel et soutenance orale devant jury
Références juridiques des règlementations d’activité :
Le cas échant, prérequis à l’entrée en formation :
Une expérience professionnelle minimale de 3 ans est requise pour candidater au certificat de Data Scientist.
Celle-ci s'adresse principalement aux Data Analysts, Ingénieurs en informatique, Chefs de projets, Ingénieurs quantitatifs ...
Une formation initiale BAC+5 dans le domaine des mathématiques appliquées ou de l'informatique est souhaitable même si elle n’est pas indispensable.
Lors du processus de candidature chaque postulant doit effectuer un test de positionnement en ligne. Celui-ci vise à vérifier les prérequis techniques et notamment les compétences en programmation dans le(s) langage(s) utilisé(s) pendant le cursus.
Des entretiens entre le jury et les candidats sont organisés si nécessaire afin de clarifier certains points du dossier de candidature
Le cas échant, prérequis à la validation de la certification :
Validité des composantes acquises :
| Voie d’accès à la certification | Oui | Non | Composition des jurys |
|---|---|---|---|
| Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant | X | - | |
| En contrat d’apprentissage | X | - | |
| Après un parcours de formation continue | X |
Le jury est composé de trois membres dont deux externes |
|
| En contrat de professionnalisation | X | - | |
| Par candidature individuelle | X | - | |
| Par expérience | X | - |
Aucune correspondance
| Date de décision | 24-11-2021 |
|---|---|
| Durée de l'enregistrement en années | 5 |
| Date d'échéance de l'enregistrement | 24-11-2026 |
Statistiques :
| Année d'obtention de la certification | Nombre de certifiés | Nombre de certifiés par reconnaissance de l'expérience professionnelle |
|---|---|---|
| 2021 | 44 | - |
| 2020 | 51 | - |
| 2019 | 67 | - |
| 2018 | 50 | - |
| 2017 | 60 | - |
Lien internet vers le descriptif de la certification :
https://www.lecepe.fr/certificats/data-scientist/
Le certificateur n'habilite aucun organisme préparant à la certification
Certification(s) antérieure(s) :
| Code de la fiche | Intitulé de la certification remplacée |
|---|---|
| RS2862 | Data science : Savoir collecter, décrypter, analyser et prédire à partir de mégadonnées |
Référentiel d'activité, de compétences et d'évaluation :
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